Go?Map從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)到核心機(jī)制實(shí)現(xiàn)原理解析
一、引言
Go 語(yǔ)言中的 map是一種高效的內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)鍵值對(duì)（key-value pairs）。它基于哈希表實(shí)現(xiàn)，提供了平均時(shí)間復(fù)雜度為 O(1) 的插入、查找和刪除操作。本文將深入解析 Go map 的實(shí)現(xiàn)原理，涵蓋數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、哈希沖突處理、負(fù)載因子、擴(kuò)容機(jī)制、查找和插入操作等關(guān)鍵技術(shù)細(xì)節(jié)。
二、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1. 頂層結(jié)構(gòu)：hmap
Go map 的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是 hmap，定義在 runtime/map.go中。其主要字段如下：
type hmap struct {
count int // 當(dāng)前 map 中的鍵值對(duì)數(shù)量
flags uint8
B uint8 // 桶數(shù)量 = 2^B
noverflow uint16 // 溢出桶的大致數(shù)量
hash0 uint32 // 哈希種子
buckets unsafe.Pointer // 指向桶數(shù)組的指針，大小為 2^B
oldbuckets unsafe.Pointer // 擴(kuò)容時(shí)使用的舊桶數(shù)組
nevacuate uintptr // 擴(kuò)容遷移進(jìn)度
extra *mapextra // 可選字段，用于存儲(chǔ)溢出桶信息
}- B: 表示桶數(shù)組的大小為 2^B。例如，B=3 時(shí)，桶數(shù)組包含 8 個(gè)桶。
- buckets: 指向當(dāng)前使用的桶數(shù)組，每個(gè)桶是一個(gè)
bmap結(jié)構(gòu)體。 - oldbuckets: 在擴(kuò)容過(guò)程中，用于存儲(chǔ)舊的桶數(shù)組，便于逐步遷移數(shù)據(jù)。
- hash0: 哈希種子，用于生成哈希值，增加哈希的隨機(jī)性，防止哈希碰撞攻擊。
2. 桶結(jié)構(gòu)：bmap
每個(gè)桶（bucket）由 bmap結(jié)構(gòu)體表示，主要結(jié)構(gòu)如下：
type bmap struct {
tophash [bucketCnt]uint8 // 每個(gè) key 的哈希值的高 8 位，用于快速篩選
// 后續(xù)是 key 和 value 的存儲(chǔ)空間，具體布局在內(nèi)存中動(dòng)態(tài)計(jì)算
// overflow *bmap // 指向下一個(gè)溢出桶，通過(guò) mapextra 管理
}
- tophash: 一個(gè)長(zhǎng)度為 8 的數(shù)組，存儲(chǔ)每個(gè) key 的哈希值的高 8 位。這用于快速比較，減少不必要的 key 比較操作。
- keys 和 values: 實(shí)際的 key 和 value 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在
bmap結(jié)構(gòu)體之后的內(nèi)存空間中，布局經(jīng)過(guò)優(yōu)化以減少內(nèi)存對(duì)齊帶來(lái)的空間浪費(fèi)。 - overflow: 當(dāng)一個(gè)桶中的 key 數(shù)量超過(guò) 8 個(gè)時(shí)，會(huì)通過(guò)鏈表方式鏈接到額外的溢出桶（overflow bucket）。
注意: 實(shí)際的 bmap結(jié)構(gòu)體在源碼中并未直接包含 key 和 value 的字段，而是通過(guò)內(nèi)存偏移量動(dòng)態(tài)計(jì)算存儲(chǔ)位置，以優(yōu)化內(nèi)存布局。
3. 溢出桶（Overflow Buckets）
當(dāng)一個(gè)桶（bmap）中存儲(chǔ)的 key 數(shù)量超過(guò) 8 個(gè)時(shí)，Go 會(huì)分配額外的溢出桶來(lái)存儲(chǔ)多余的 key-value 對(duì)。這些溢出桶通過(guò)鏈表方式鏈接，形成一個(gè)鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，以處理哈希沖突。
三、哈希沖突處理
哈希沖突是指不同的 key 被哈希函數(shù)映射到同一個(gè)桶中的情況。Go 采用 **鏈地址法（Chaining）**來(lái)處理哈希沖突，具體實(shí)現(xiàn)如下：
- 桶內(nèi)存儲(chǔ): 每個(gè)桶（
bmap）最多可以存儲(chǔ) 8 個(gè) key-value 對(duì)。當(dāng)插入一個(gè)新的 key-value 對(duì)時(shí)，首先根據(jù) key 的哈希值低幾位確定對(duì)應(yīng)的桶。 - 桶內(nèi)查找: 在確定的桶中，遍歷存儲(chǔ)的 key，通過(guò)比較哈希值的高 8 位（
tophash）和實(shí)際的 key 值，判斷是否存在相同的 key。 - 溢出桶鏈接: 如果一個(gè)桶中已經(jīng)存儲(chǔ)了 8 個(gè) key-value 對(duì)，新的 key-value 對(duì)將被存儲(chǔ)到一個(gè)新的溢出桶中，并通過(guò)鏈表方式鏈接到原桶。
優(yōu)化: 通過(guò)使用 tophash，Go 能夠快速篩選出可能匹配的 key，減少不必要的 key 比較，提高查找效率。
四、負(fù)載因子
1. 負(fù)載因子的定義
負(fù)載因子（Load Factor）是衡量哈希表中元素填滿程度的指標(biāo)，計(jì)算公式為：
負(fù)載因子 = 元素個(gè)數(shù) / 桶個(gè)數(shù)
在 Go 中，負(fù)載因子的具體計(jì)算方式為：
負(fù)載因子 = count / (2^B)
其中，count是當(dāng)前 map 中的鍵值對(duì)數(shù)量，B是決定桶數(shù)量的指數(shù)，桶的總數(shù)為 2^B。
2. Go 中的負(fù)載因子閾值
Go 將負(fù)載因子的閾值設(shè)定為 6.5。這意味著當(dāng)平均每個(gè)桶中存儲(chǔ)的鍵值對(duì)數(shù)量超過(guò) 6.5 個(gè)時(shí)，Go 會(huì)觸發(fā)擴(kuò)容操作。這一數(shù)值是經(jīng)過(guò) Go 開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)和性能測(cè)試得出的，旨在平衡空間利用率和哈希沖突之間的關(guān)系。
選擇 6.5 的原因:
- 空間與沖突的權(quán)衡: 負(fù)載因子過(guò)高會(huì)導(dǎo)致哈希沖突增多，降低查找效率；負(fù)載因子過(guò)低則會(huì)導(dǎo)致空間浪費(fèi)和頻繁擴(kuò)容。
- 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支持: Go 官方通過(guò)測(cè)試不同負(fù)載因子下的性能指標(biāo)（如溢出率、每對(duì) key/value 的內(nèi)存開(kāi)銷、查找命中與未命中的探測(cè)次數(shù)等），最終選擇了 6.5 作為最優(yōu)值。
五、擴(kuò)容機(jī)制
Go 的 map 擴(kuò)容機(jī)制旨在在保持高效性能的同時(shí)，處理哈希沖突和空間利用率的問(wèn)題。擴(kuò)容分為兩種主要情況：**增量擴(kuò)容（Incremental Resizing）**和 等量擴(kuò)容（Equal Resizing）。
1. 觸發(fā)擴(kuò)容的條件
Go 在以下任一條件滿足時(shí)，會(huì)觸發(fā) map 的擴(kuò)容：
- 負(fù)載因子過(guò)高: 當(dāng)元素個(gè)數(shù)超過(guò)桶個(gè)數(shù)乘以 6.5 時(shí)，即
count > 6.5 * (2^B)，觸發(fā)擴(kuò)容以減少哈希沖突，提高查找效率。 - 溢出桶過(guò)多: 當(dāng)溢出桶的數(shù)量超過(guò)
2^B（當(dāng) B < 15 時(shí)）或2^15（當(dāng) B >= 15 時(shí)）時(shí)，即使負(fù)載因子未達(dá)到 6.5，也會(huì)觸發(fā)擴(kuò)容，以減少溢出桶的數(shù)量，優(yōu)化內(nèi)存使用。
2. 擴(kuò)容方式
a. 增量擴(kuò)容（Incremental Resizing）
觸發(fā)條件: 主要由于負(fù)載因子過(guò)高，即平均每個(gè)桶中存儲(chǔ)的鍵值對(duì)數(shù)量超過(guò) 6.5 個(gè)。
擴(kuò)容策略: 將桶的數(shù)量翻倍，即新的桶數(shù)量為 2^(B+1)，并將舊桶中的數(shù)據(jù)逐步遷移到新的桶中。
漸進(jìn)式遷移:
- 不一次性遷移: 為了避免一次性遷移大量數(shù)據(jù)導(dǎo)致的性能抖動(dòng)，Go 采用漸進(jìn)式遷移策略，即每次 map 操作（如插入、查找、刪除）時(shí)，遷移少量的舊桶數(shù)據(jù)（通常每次遷移 1-2 個(gè)桶）。
- 遷移過(guò)程:
- 分配新桶數(shù)組: 創(chuàng)建一個(gè)新的桶數(shù)組，大小為原來(lái)的兩倍（
2^(B+1)）。 - 設(shè)置遷移狀態(tài): 將
hmap.oldbuckets指向舊的桶數(shù)組，hmap.buckets指向新的桶數(shù)組，并初始化遷移進(jìn)度nevacuate。 - 逐步遷移: 每次 map 操作時(shí)，遷移
oldbuckets中的一部分桶（如 1-2 個(gè)）到新的桶數(shù)組中，更新遷移進(jìn)度nevacuate。 - 完成遷移: 當(dāng)所有舊桶的數(shù)據(jù)都遷移完成后，將
hmap.oldbuckets置為nil，釋放舊的桶數(shù)組內(nèi)存（由垃圾回收器回收）。
- 分配新桶數(shù)組: 創(chuàng)建一個(gè)新的桶數(shù)組，大小為原來(lái)的兩倍（
優(yōu)點(diǎn):
- 性能平滑: 避免了一次性大規(guī)模數(shù)據(jù)遷移帶來(lái)的性能抖動(dòng)，保證了 map 操作的響應(yīng)速度。
- 分?jǐn)偝杀?/strong>: 將遷移成本分?jǐn)偟蕉鄠€(gè) map 操作中，降低了單次操作的開(kāi)銷。
b. 等量擴(kuò)容（Equal Resizing）
觸發(fā)條件: 溢出桶數(shù)量過(guò)多，即使負(fù)載因子未達(dá)到 6.5，為了優(yōu)化內(nèi)存使用和查找效率，也會(huì)觸發(fā)等量擴(kuò)容。
擴(kuò)容策略: 桶的數(shù)量保持不變（即不改變 B的值），重新組織現(xiàn)有的鍵值對(duì)，減少溢出桶的數(shù)量，提高桶的使用率。
遷移過(guò)程:
- 類似于增量擴(kuò)容，但不改變桶的總數(shù)，通過(guò)重新哈希和重新分配 key-value 對(duì)，盡量將 key-value 對(duì)放入主桶中，減少溢出桶的使用。
優(yōu)點(diǎn):
- 優(yōu)化內(nèi)存使用: 減少溢出桶的數(shù)量，降低內(nèi)存碎片和開(kāi)銷。
- 提高查找效率: 更多的 key-value 對(duì)存儲(chǔ)在主桶中，減少查找時(shí)需要遍歷溢出桶的次數(shù)。
3. 擴(kuò)容過(guò)程詳解
- 檢查擴(kuò)容條件: 在每次插入操作前，Go 會(huì)檢查當(dāng)前的負(fù)載因子和溢出桶數(shù)量，判斷是否需要擴(kuò)容。
- 分配新桶數(shù)組: 如果滿足擴(kuò)容條件，Go 會(huì)分配一個(gè)新的桶數(shù)組，大小為原來(lái)的兩倍（增量擴(kuò)容）或保持不變（等量擴(kuò)容）。
- 設(shè)置遷移狀態(tài): 將
hmap.oldbuckets指向舊的桶數(shù)組，hmap.buckets指向新的桶數(shù)組，并初始化遷移進(jìn)度nevacuate。 - 逐步遷移數(shù)據(jù): 在后續(xù)的 map 操作中，Go 會(huì)逐步遷移
oldbuckets中的數(shù)據(jù)到新的桶數(shù)組中，每次遷移少量的桶（如 1-2 個(gè)）。 - 完成遷移: 當(dāng)所有舊桶的數(shù)據(jù)都遷移完成后，將
hmap.oldbuckets置為nil，釋放舊的桶數(shù)組內(nèi)存。
遷移期間的操作:
- 查找: 查找操作會(huì)同時(shí)查找
oldbuckets和buckets，優(yōu)先在oldbuckets中查找未遷移的數(shù)據(jù)。 - 插入: 插入操作會(huì)將新的 key-value 對(duì)插入到新的桶數(shù)組中，同時(shí)逐步遷移舊數(shù)據(jù)。
- 刪除: 刪除操作會(huì)同時(shí)作用于
oldbuckets和buckets，確保數(shù)據(jù)的一致性。
六、查找操作
Go map 的查找操作通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)：
- 計(jì)算哈希值: 根據(jù) key 計(jì)算其哈希值，使用內(nèi)置的哈希函數(shù)（如
memhash或aeshash，取決于 CPU 支持）。 - 確定桶位置: 使用哈希值的低
B位確定對(duì)應(yīng)的桶位置，即bucketIndex = hash & (2^B - 1)。 - 查找桶內(nèi) key:
- tophash 比較: 首先比較 key 的哈希值的高 8 位（
tophash）與桶中存儲(chǔ)的tophash數(shù)組，快速篩選可能的 key。 - key 比較: 對(duì)于
tophash匹配的槽位，進(jìn)一步比較實(shí)際的 key 值，判斷是否相等。
- tophash 比較: 首先比較 key 的哈希值的高 8 位（
- 處理溢出桶: 如果在當(dāng)前桶中未找到對(duì)應(yīng)的 key，并且存在溢出桶（
overflow），則繼續(xù)在溢出桶中查找，直到找到對(duì)應(yīng)的 key 或遍歷完所有相關(guān)桶。 - 返回結(jié)果: 如果找到對(duì)應(yīng)的 key，返回其 value 和
true；否則，返回 value 類型的零值和false。
優(yōu)化: 通過(guò)使用 tophash，Go 能夠快速排除不匹配的 key，減少不必要的 key 比較，提高查找效率。
七、插入操作
Go map 的插入操作包括添加新的 key-value 對(duì)和更新已有的 key-value 對(duì)，具體步驟如下：
- 計(jì)算哈希值: 根據(jù) key 計(jì)算其哈希值。
- 確定桶位置: 使用哈希值的低
B位確定對(duì)應(yīng)的桶位置。 - 查找 key 是否存在:
- 在確定的桶及相關(guān)的溢出桶中，查找是否已存在相同的 key。
- 通過(guò)比較
tophash和實(shí)際的 key 值，判斷 key 是否已存在。
- 處理已存在的 key:
- 如果 key 已存在，則更新其對(duì)應(yīng)的 value。
- 處理不存在的 key:
- 如果 key 不存在，則在桶中尋找空位插入新的 key-value 對(duì)。
- 如果當(dāng)前桶已滿（即已存儲(chǔ) 8 個(gè) key-value 對(duì)），則分配一個(gè)新的溢出桶，并將新的 key-value 對(duì)插入到溢出桶中。
- 更新計(jì)數(shù)和檢查擴(kuò)容:
- 增加 map 的鍵值對(duì)計(jì)數(shù)
count。 - 檢查是否需要擴(kuò)容（基于負(fù)載因子和溢出桶數(shù)量），如果需要，則觸發(fā)擴(kuò)容機(jī)制。
- 增加 map 的鍵值對(duì)計(jì)數(shù)
優(yōu)化: 插入操作在查找 key 的同時(shí)，能夠高效地判斷 key 是否存在，并根據(jù)需要進(jìn)行更新或插入，保證操作的高效性。
八、刪除操作
刪除操作通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)：
- 計(jì)算哈希值: 根據(jù) key 計(jì)算其哈希值。
- 確定桶位置: 使用哈希值的低
B位確定對(duì)應(yīng)的桶位置。 - 查找 key:
- 在確定的桶及相關(guān)的溢出桶中，查找對(duì)應(yīng)的 key。
- 通過(guò)比較
tophash和實(shí)際的 key 值，判斷 key 是否存在。
- 刪除 key-value 對(duì):
- 如果找到對(duì)應(yīng)的 key，則將其對(duì)應(yīng)的
tophash標(biāo)記為空（表示該槽位為空），并減少 map 的鍵值對(duì)計(jì)數(shù)count。 - 實(shí)際的 key 和 value 數(shù)據(jù)并不會(huì)立即從內(nèi)存中移除，而是在后續(xù)的遷移或垃圾回收過(guò)程中被清理。
- 如果找到對(duì)應(yīng)的 key，則將其對(duì)應(yīng)的
- 優(yōu)化: 刪除操作是邏輯刪除，通過(guò)標(biāo)記
tophash為空，減少對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的修改，提高刪除操作的性能。
注意: 刪除操作不會(huì)立即釋放內(nèi)存，只有在相關(guān)的桶變?yōu)榭涨矣|發(fā)垃圾回收時(shí)，內(nèi)存才會(huì)被回收。
九、其他關(guān)鍵特性
1. 并發(fā)安全性
Go 原生的 map不是并發(fā)安全的。多個(gè) goroutine 同時(shí)對(duì)同一個(gè) map 進(jìn)行讀寫操作會(huì)導(dǎo)致 panic。為了在并發(fā)環(huán)境中安全地使用 map，可以采用以下方法：
- 使用互斥鎖（sync.Mutex 或 sync.RWMutex）: 通過(guò)對(duì) map 的訪問(wèn)加鎖，確保同一時(shí)間只有一個(gè) goroutine 能夠讀寫 map。
- 使用 sync.Map: Go 提供了
sync.Map，適用于讀多寫少的并發(fā)場(chǎng)景，內(nèi)部采用分段鎖和只讀副本等優(yōu)化策略，提供高效的并發(fā)訪問(wèn)。
2. 遍歷順序
Go 的 map遍歷順序是隨機(jī)的，每次遍歷的順序可能不同。這是 Go 設(shè)計(jì)上的一個(gè)特性，旨在防止開(kāi)發(fā)者依賴于 map 的遍歷順序，從而編寫出更健壯的代碼。
實(shí)現(xiàn)原因: 在遍歷 map 時(shí)，Go 會(huì)隨機(jī)化起始桶的順序，確保遍歷順序的不確定性，避免開(kāi)發(fā)者錯(cuò)誤地依賴特定的遍歷順序。
如何實(shí)現(xiàn)有序遍歷: 如果需要按照特定順序遍歷 map，可以先將 map 的 key 收集到一個(gè)切片中，對(duì)切片進(jìn)行排序，然后根據(jù)排序后的 key 順序訪問(wèn) map 中的 value。
3. 內(nèi)存管理與垃圾回收
- 刪除操作: 刪除 key-value 對(duì)后，Go 并不會(huì)立即釋放相關(guān)的內(nèi)存，而是通過(guò)標(biāo)記
tophash為空進(jìn)行邏輯刪除。實(shí)際的內(nèi)存釋放依賴于垃圾回收器（GC），當(dāng)整個(gè)桶變?yōu)榭涨矣|發(fā) GC 時(shí)，相關(guān)的內(nèi)存才會(huì)被回收。 - 內(nèi)存分配: map 在擴(kuò)容時(shí)會(huì)分配新的桶數(shù)組，舊桶數(shù)組在遷移完成后會(huì)被垃圾回收器回收，確保內(nèi)存的有效利用。
十、性能優(yōu)化建議
- 預(yù)分配空間: 在創(chuàng)建 map 時(shí)，如果能夠預(yù)估到大致的鍵值對(duì)數(shù)量，可以使用
make(map[KeyType]ValueType, initialCapacity)預(yù)先分配足夠的容量，減少后續(xù)擴(kuò)容的次數(shù)，提高性能。 m := make(map[string]int, 1000) // 預(yù)分配 1000 個(gè)鍵值對(duì)的容量
- 選擇合適的鍵類型: 使用簡(jiǎn)單的、易于哈希和比較的類型作為 key（如
string、int、struct等），避免使用復(fù)雜的或不可比較的類型（如slice、map、func等），以提高哈希計(jì)算和比較的效率。 - 避免頻繁的插入和刪除: 頻繁的插入和刪除操作可能導(dǎo)致大量的溢出桶，增加哈希沖突和查找開(kāi)銷。盡量批量處理數(shù)據(jù)，減少 map 的動(dòng)態(tài)變化。
- 并發(fā)場(chǎng)景使用 sync.Map 或加鎖: 在多個(gè) goroutine 需要并發(fā)訪問(wèn) map 時(shí)，使用
sync.Map或通過(guò)sync.Mutex、sync.RWMutex進(jìn)行加鎖，確保并發(fā)安全，避免數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)和程序崩潰。
十一、總結(jié)
Go 的 map是一個(gè)高效、靈活的鍵值對(duì)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，基于哈希表實(shí)現(xiàn)，提供了平均 O(1) 時(shí)間復(fù)雜度的插入、查找和刪除操作。其底層通過(guò) hmap和 bmap結(jié)構(gòu)體管理數(shù)據(jù)，采用鏈地址法處理哈希沖突，通過(guò)負(fù)載因子和溢出桶數(shù)量觸發(fā)漸進(jìn)式擴(kuò)容，保證性能和內(nèi)存使用的平衡。
理解 Go map 的底層實(shí)現(xiàn)原理，有助于開(kāi)發(fā)者在實(shí)際項(xiàng)目中更有效地使用和優(yōu)化 map，避免常見(jiàn)的性能陷阱和并發(fā)問(wèn)題。在高并發(fā)或?qū)π阅芤髽O高的場(chǎng)景下，合理選擇并發(fā)安全的 map 實(shí)現(xiàn)（如 sync.Map）和優(yōu)化策略，能夠顯著提升系統(tǒng)的整體性能和穩(wěn)定性。
到此這篇關(guān)于Go Map從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)到核心機(jī)制實(shí)現(xiàn)原理解析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)go map實(shí)現(xiàn)原理內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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基于go中fyne gui的通達(dá)信數(shù)據(jù)導(dǎo)出工具詳解
這篇文章主要介紹了基于go中fyne gui的通達(dá)信數(shù)據(jù)導(dǎo)出工具,這是一個(gè)用 Go 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的通達(dá)信數(shù)據(jù)導(dǎo)出工具,可以將通達(dá)信的本地?cái)?shù)據(jù)導(dǎo)出為多種格式,方便用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理,需要的朋友可以參考下2024-12-12
一個(gè)簡(jiǎn)單的Golang實(shí)現(xiàn)的HTTP Proxy方法
今天小編就為大家分享一篇一個(gè)簡(jiǎn)單的Golang實(shí)現(xiàn)的HTTP Proxy方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-08-08
我們?cè)谑褂肎olang時(shí)，不可避免會(huì)遇到異常情況的處理，與Java、Python等語(yǔ)言不同的是，Go中并沒(méi)有try...catch...這樣的語(yǔ)句塊，這個(gè)時(shí)候我們?nèi)绾尾拍芨玫奶幚懋惓Ｄ?？本文?lái)教你正確方法2023-03-03
這篇文章主要介紹了深入了解GoLang中的工廠設(shè)計(jì)模式，工廠模式是一種常用的設(shè)計(jì)模式，它屬于創(chuàng)建型模式，它的主要目的是封裝對(duì)象的創(chuàng)建過(guò)程，將對(duì)象的創(chuàng)建過(guò)程與對(duì)象的使用過(guò)程分離，從而提高代碼的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性，需要詳細(xì)了解可以參考下文2023-05-05